Sigit Hudawiguna
STMIK Likmi Bandung

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Klasifikasi Penerima Bansos Menggunakan Algoritma Naive Bayes Hamzah Nurrifqi Fakhri Fikrillah; Sigit Hudawiguna; Christina Juliane
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3624

Abstract

Bansos (bantuan sosial) merupakan sebuah program yang dikeluarkan oleh pemerintah untuk membantu masyarakat yang kurang mampu dalam ekonomi. Tujuan dari penelitian ini untuk memberikan klasifikasi dan rekomendasi terhadap program bansos yang diberikan oleh pemerintah pusat. Hasil dari penelitian ini akan memberikan informasi serta gambaran klasifikasi penerima bansos yang sesuai dengan kriteria umur dan pekerjaan. Untuk mencapai tujuan tersebut, penelitian ini menggunakan Algoritma Naive Bayes untuk memprediksi nilai probabilitas terbesar berdasarkan data masa lalu. Tahapan penelitian yang dilakukan meliputi pengumpulan data, pembersihan data, transformasi data, pemodelan dan evaluasi. Data yang digunakan untuk kebutuhan analisis menggunakan Data Terpadu Kesejahteraan Sosial di Kecamatan Malangbong Kabupaten Garut dengan jumlah data yang telah bersihkan dan di transformasi sebanyak 100.445. Hasil pemodelan menggunakan Algoritma Naive Bayes memberikan nilai akurasi sebesar 62,51%. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi terhadap masyarakat atau orang orang penerima bansos dan sebagai acuan pada penyaluran bansos untuk memperkecil adanya salah sasaran penyaluran bansos.